1サンプルポアソン率のデータを入力する

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分析のデータと帰無仮説を指定します。

データを入力する

使用するデータに最も当てはまるオプションを選択してください。

1つ以上のサンプルが1つの列にある

データがワークシートの1つの列にある場合は、次の手順を実行します。

  1. ドロップダウンリストから、1つ以上のサンプルが1つの列にあるを選択します。
  2. サンプル列に、分析する計数データの列を入力します。
    ヒント

    サンプル列をクリックして、分析する列を確認します。

    このワークシートで、[事故件数]にはサンプルデータが含まれていて、毎月工場で発生する事故の件数を示しています。
    C1
    事故件数
    2
    4
    1
    0
    2
  3. (オプション)それぞれの一意の計数の度数を示す列がある場合、[度数列]に入力します。度数列は、サンプル列の値が出現する回数を要約します。

    このワークシートで、[事故件数]は毎月工場で発生する事故の計数を示しています。[度数]には、それぞれの事故の計数が出現する月の数が含まれています。たとえば、ワークシートの最初の行は、3つの月で発生した事故件数が0件であったことを示しています。

    C1 C2
    事故件数 度数
    0 3
    1 2
    2 1
    3 2

要約データ

ワークシートに実際のサンプルデータではなくサンプルの要約統計量がある場合は、次の手順を実行します。

  1. ドロップダウンリストから、要約データを選択します。
  2. 要約統計量をサンプルサイズおよび出現総数に入力します。出現総数は、サンプル内で事象が出現する回数です。

仮説検定を実行

p値を計算して平均値が仮説平均値と異なるかどうかを判定するには、仮説検定を実行する必要があります。
  1. 仮説検定を使用して、母集団率(λとして表記)が指定する仮説率(λ0として表記)と有意に異なるかどうかを判定します。検定を実行しない場合でも、Minitabには、母集団率が含まれる可能性が高い値の範囲を示す信頼区間が表示されます。詳細は、仮説検定とはを参照してください。
  2. 仮説率により、帰無仮説(H0:λ = λ0)を定義します。この値を、目標値または参照値と考えます。たとえば、1時間あたりのトランザクションの数が48と異なるかどうかを判定する場合、分析者は仮説率として48と入力します(H0:λ = 48)。
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